知名私募巨头幻方量化宣布，其探索 AGI（通用人工智能）的新组织“深度求索（DeepSeek）”继 11 月初发布 Coder 代码模型之后，正式发布通用大语言模型：DeepSeek LLM 67B。模型已完全开源，同时服务已经全面开放内测。
目前 DeepSeek 已同时开源 7B 和 67B 的两种规模模型，均含基础模型（base）和指令微调模型（chat）。无需申请，免费商用。同时，项目团队还将训练中途的9个模型 checkpoints 开放下载。
相比开源的同级别模型 LLaMA2 70B，DeepSeek LLM 67B 在近 20 个中英文的公开评测榜单上表现更佳。尤其突出的是推理、数学、编程等能力（如：HumanEval、MATH、CEval、CMMLU）。
千问、腾讯混元、字节豆包、智谱 AI、百度千帆、Kimi、DeepSeek等），以及国外公共大模型（包括OpenAl、Azure OpenAI、Gemini等）； ■ 灵活编排：内置强大的工作流引擎和函数库，支持编排AI工作流，有效满足复杂业务场景下的应用
B 💰 Fin-R1（金融领域） 🧐 Deepseek-VL2 ✨ 新功能 新增 n_worker 校验机制，若超出可用 worker 数量，则拦截避免错误 🚧 Fin-R1 模型支持 GPTQ（int4, int8）和 FP8 SGLang 引
的问题。 AI推理时代即将到来？ 今年年初，中国AI公司DeepSeek模型的横空出世在AI领域掀起巨浪，R1模型因其高效推理能力和低成本训练受到全球关注，也对英伟达等芯片企业形成了前所未有的冲击。 英伟达公司年度开发者大
据向量化(embedding) 支持 添加 OpenAI、阿里云 DashScope、DeepSeek、HuggingFace、Cohere、LocalAI 等 LLM 类型数据源，为数据向量化和 RagApi 服务 新链路 开放 Dameng -> MySQL/StarRocks/Doris 链路 结构迁移、全量迁移、增量同步、数据校
思考能力尤为引人注目。该模型在性能上可与行业领先的DeepSeek-V3-0324（短思维链）及DeepSeek-R1(长思维链)相媲美，标志着理想汽车在AI技术上的深厚积累。用户现在可以通过理想同学手机App及网页版免费体验这一全新模型，感受
关注的是，英伟达新模型的性能逼近拥有 6710 亿参数的 DeepSeek R1，但只用了不到一半的参数量。 测试结果显示，GPQA（76 vs. 71.5）、IFEval 指令遵循（89.5 vs. 88.8）和 LiveCodeBench 编码任务（66.3 vs. 65.9）。并且，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-25
ompson 的深度对谈中，其中聊到 GPT-5 的进展，并表示受到 DeepSeek 的影响， GPT-5 将可以免费使用。 访谈中主持人向 Altman 提问「DeepSeek 为何能走红？」，而 Altman 表示，DeepSeek 的开放性给了 OpenAI 一个警醒，并且也让他重新思考 Op
Ollama 是开源跨平台大模型工具，让运行 Llama 3、DeepSeek-R1、Gemma 3 以及其他大语言模型变得更容易，现已发布最新版本 0.6.2。 Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，简化了利用 llama.cpp 后端运行各种 LLM 以及与其他桌面
MaxKB是飞致云历史上成长速度最快的开源项目。伴随着DeepSeek行业落地进程的深入，MaxKB正在被政府、公共事业、教育、医疗、交通运输、零售电商等行业用户所广泛采纳，构建服务于千行百业的AI助手。 ■ 1Panel开源面板 1Panel
内公共大模型（包括通义千问、智谱AI、百度千帆、Kimi、DeepSeek等），以及国外公共大模型（包括OpenAl、Azure OpenAI、Gemini等）； ■灵活编排：内置强大的工作流引擎，支持编排AI工作流程，有效满足复杂业务场景下的应用需求；
DeepSeek 在其 GitHub 仓库发布预告称，即将开源推理引擎 DeepSeek Inference Engine。 考虑到代码分支和维护资源等问题，他们选择了直接和 vLLM 等现有开源项目合作的方式进行开源。 下面是官方公告： 几周前，在开源周期间，
Xinference v1.4.0 发布 🚀！ ✨ Gemma-3 模型重磅来袭，DeepSeek-v3 现已支持 Function Calling！ 🎉 社区贡献者突破 100+！感谢大家的支持，期待更多伙伴加入贡献代码 💪💖。 🌍 社区版 📌 更新指南 * Pip：pip install 'xinference==1.4.0
DeepSeek 宣布启用上下文硬盘缓存技术，把预计未来会重复使用的内容，缓存在分布式的硬盘阵列中。如果输入存在重复，则重复的部分只需要从缓存读取，无需计算。该技术不仅降低服务的延迟，还大幅削减最终的使用成本。
上新！DeepSeek-V3重磅升级 昨夜，DeepSeek-V3迎来一波更新，升级至「DeepSeek-V3-0324」版本。 不仅将模型参数量由原版的671B提升至685B，编程、数学等推理思考能力大幅提升，性能表现可以与Claude 3.5/3.7 Sonnet相媲美。同时，模型的开